一种基于雷视融合探测的信号交叉口运行评价方法

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1.一种基于雷视融合探测的信号交叉口运行评价方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：将成熟的雷视融合一体机置于交叉口信号灯上，设置其工作额定参数，并实时检测交叉口静态信息和车辆动态信息；S2：搭建交叉口数字孪生场景，在每个进口道停止线至雷视融合探测最大范围处围成矩形检测区域，并以当量车长为一个单位划分出小网格，给定小网格相交点的坐标；S3：以停止线为基准，设定检测时间间隔，统计每个时间间隔内的排队数量、停驶过停止线的车辆数和不停驶过停止线的车辆数，计算交叉口总延误、二次停车率、排队长度和网格占有率；步骤S3具体包括如下步骤：S31：计算所述交叉口延误；α＝N·Δt其中，N为总停驶车辆数，ni, 为在第i分钟内第j个Δt内交叉口引道上不同时间停过的车辆数，n为检测时长，以分钟为单位，m为1分钟内划分间隔数，S为停止车辆总数，s为第i分钟内交叉口进口道停止车辆数，α为交叉口总延误，Δt为1分钟内检测时间间隔，β为每一停驶车辆的平均延误，t为检测最大时长；jimax其中，停止车辆数s和不停止车辆数ns的检测方法：ii以停止线坐标为检测标准，在一个信号周期内，当某一车辆坐标(u，v)超过停止线坐标或速度由0变为v时s累计1次；当某一车辆坐标(u，v)超过停止线坐标且速度由v变为v时ns累计1次；kkkikkkk1iS32：计算所述二次停车率；其中，γ为交叉口总体二次停车率、ds为当某一车辆坐标(uk，vk)未超过停止线坐标且速度状态变化由0变为v再减速至0时二次停车数ds累计1次；k1S33：计算所述排队长度；其中，L为交叉口排队总长度，M为交叉口进口道总数，I为交叉口进口道车道总数，l，为第m个交叉口进口道第i个车道内排队车辆总长度；miS34：计算所述网格占有率；其中，δ为网格占有率，O为排队车辆占据网格的面积，Q为网格总面积，M为交叉口进口道总数，I为交叉口进口道车道总数，o为第m个交叉口进口道第i个车道内排队车辆占据的网格面积；m，iS4：利用Topsis评价模型，以1小时中每15分钟或以1天中每小时作为一个评价时段Ai，以交叉口总延误、二次停车率、排队长度和网格占有率作为各评价时段的方案指标a，计算小时运行评价指标和日评价运行指标，并划分出5个等级以评判信号交叉口的拥堵情况；步骤S4中的小时运行评价指标和日运行评价指标Topsis计算步骤如下：ijS41：标准化；正向指标r；ijS42：确定属性权重w；j(1)计算熵权法计算第j项指标的商熵值EH：j(2)熵权法下计算小时差异性系数FH：jFH＝1-EH，j＝1，2，3，4；jj(3)熵权法下确定小时运行评价权重WH：j同理，日运行评价权重WD：jS43：计算加权规范矩阵A；A＝(x)＝[w·r]；ijm×njijm×nS44：确定矩阵A正理想解和负理想解；S45：计算各评价时段正负理想解的欧氏距离；S46：计算各评价时段Ai对理想解的相对接近程度；S47：计算各评价时段Ai对理想解的相对接近程度；按由大到小对诸评价时段进行归一化排序，排在前面的评价时段较优；同理，其中，AH为1小时内第i评价时段运行评价指标，AD为1天内第i评价时段运行评价指标，α为X对属性Y的取值；iii，jii定义评价指标划分标准：AH∈[0, 20％]为小时内极度畅通，AH∈[20％, 40％]为小时内轻度畅通，AH∈[40％, 60％]为小时内畅通，AH∈[60％, 80％]为小时内轻度拥堵，AH∈[80％, 100％]为小时内极度拥堵。iiiii 来自马克数据网